GERIATRIE - TEMA- SINDROMUL ALZHEIMER

GERIATRIE

SINDROMUL ALZHEIMER

 

 

 

SINDROMUL ALZHEIMER

Ce este dementa Alzheimer?

Dementa Alzheimer este o boala degenerativa, progresiva, care determina mai multe tipuri de modificari in creierul persoanelor afectate.
Placile senile
- Una dintre modificarile caracteristice bolii Alzheimer este acumularea de placi senile printre celulele nervoase (neuroni) din creier.

- Placile senile contin in principal beta-amiloid, care este un fragment dintr-o proteina pe care organismul o produce in mod normal (proteina precursoare a amiloidului - APP).

In cazul unei persoane sanatoase, aceste fragmente de proteine sunt degradate si eliminate, insa in boala Alzheimer ele se acumuleaza formand placi insolubile.

- Aceste fascicule sunt constituite in principal dintr-o proteina numita tau, care in mod normal intra in alcatuirea unei structuri denumita microtubul.

- Microtubulii au un rol important in transportul a diferite substante (inclusiv al celor cu rol nutritiv) in interiorul neuronilor.

- In boala Alzheimer, proteinele tau sunt anormale si microtubulii sunt afectati, iar neuronii nu mai pot functiona normal ceea ce detemina moartea unui numar din ce in ce mai mare de neuroni.

Consecinte : - tulburari de memorie,

- atentie,

- gandire,

- comportament,

- personalitate,

- Persoana cu dementa Alzheimer devine din ce ce mai dezorientata si are dificultati in a se descurca singura.

Obiectivul studiului

evaluarea exactitatii retelelor neuronale comaparata cu analiza discriminanta in clasificarea pozitiv sau negativ a raspunsului colinesterazei ce inhiba medicamentul donepezil in tratamentul sindromului Alzheimer

Pacientii participanti

cu boala Alzheimer (AD) mai putin avansata

varsta: 60 ani

sex: ambele sexe

Masuratori

- acuratetea detectarii subiectilor sensibili (care raspund) sau care nu raspund dupa 3 luni de experimente.

- criteriul standard pentru evaluarea eficacitatii au fost AD scala-cognitiva si interventia clinica bazata pe schimbarile scalei plus.

Concluzii

- retelele neuronale (ANNs) au fost mai eficace in discriminarea dintre cei care raspund si care nu raspund , decat alte metode statistice avansate, analize discriminante liniare particulare

- ANNs prezice cum raspunde pacientul la tratament, procentul fiind de 92,5%.

Aspecte generale ale studiului

- din cauza distrugerii neuronilor, neurotransmitarorii sunt si ei afectati, iar pierderea sistemului colinergic din partea frontala a creierului este o caracteristica principala a AD.

- se urmareste marirea sistemului colinergic.

- inhibitorii ca acetil-colinesteraza,enzimele care sparg acetilcolina la nivel sinaptic au aratat eficacitate si o buna tolerabilitate si sunt acum medicamentele folosite in tratamentul AD.

Experimentul propriu-zis

s-au fofosit date clinice si biologice de la 61 de pacienti, cu un tratament de donezepil al bolnavilor cu AD, pentru a compara cu acuratete clasificarea subiectilor respondenti si nerespondenti cu analiza liniara discriminanta.

61 de pacienti - 21 ♂ cu varsta 74,9-7,6 ani

- 40♀ cu varsta 55-92 ani

- subiectii au fost supusi unui tratament clinic si o evaluare neuropsihologica ce include cateva domenii cognitive.

Dozare

- pacientii au fost tratati cu donepezil 5mg/zi si raspunsul la tratament a fost impus de Mini-Mental State Examination(MMSE), cu Alzheimer's Disease Scale-Cognitive(ADAS-Cog) sau Clinician's Interviewed Based Impresion of Change(CIBIC)-plus, iar scaderea scorului cu 4 puncte sau mai putin, dupa 3 luni de terapie, clasifica pacientul ca respondent la tratamentul farmacologic.

- nu toti pacientii trec de toate testele neuropsihologice, dar aceste observatii nu au fost trecute in analiza finala.

- pentru statistica finala datele finale contin 37 de variabile selectate:

- 20 relateaza date anagrafice si deformate (varsta, sex, istoria familiei pentru dementa, infarcte miocardice si arterosleroza periferica, educatia, ocupatiile anterioare, obiceiurile) si aspectele clinice (presiunea sangelui, semnele neurologice predominante);

- 15 relateaza examinarile biochimice si instrumentele folosite (electrocardiograma, tomografia computerizata, parametrii biochimici ai sangelui, numararea elementelor figurate ale sangelui);

- 2 relateaza performantele neuropsihologice(MMSE) si severitatea dementei (GDS-scor).

Arhitectura ANN

elementele fundamentale

sunt nodurile

- fiecare nod are un input si un

output si comunica cu conexiunile.

- functia este f(.) care transforma

input-ul in output.

- forta care face ca fiecare pereche de noduri sa se excite

sau sa se inhibe intre ele caracterizeaza fiecare conexiune.

- valorile pozitive indica conexiunile excitate, cele

conexiunile internoduri se pot schimba in timp .

modalitatea conexiunilor de a se schimba in timp e numita "ecuatia de invatare".

4 arhitecturi diferite ANN cu 2 reguli de invatare diferite au fost impuse in acest experiment:

Feed Forward Back Propagation

Sine Net Learning Law

Auto-Recurent

Cluster-Recurrent (Tomographic Analysis with Scanning Microscopy (TASM).   

Toate ANNs au urmatoarea structura:

- vectorul input are 37 de noduri (straturi) (variabile independente)

- vectorul output are 2 noduri (modelul tinta relevant a 2 observatii clinice: situatia proasta si neschimbarea);

- 4 straturi ascunse.

Rezultate obtinute

Rezultatul tratamentului s-a analizat dupa cele 2 variabile:

- situatia proasta la 19 pacienti nerespondenti la tratament;

- neschimbari la 42 de pacienti.

Proba de 61 de inregistrari (pacienti) a fost subdivizata

aleator in 2 subprobe:

- faza de antrenare;

- faza de predictie sau testare.

Faza de antrenare

- sunt prezentate un anumit numar de cazuri cu cunoscuti factori externi;

- greutatea conexiunilor este schimbata de un algoritm de

antrenare folosit pentru a produce un output

ce este mult mai apropiat de factorii externi cunoscuti.

- un experiment cu rezultate bune a fost realizat cu Back Propagation ANN, faza de antrenare avand 34 de inregistrari: - 14 pacienti in stare proasta;

- 20 pacienti cu stare imbunatatita.

- Aceste 34 de inregistrari sunt folosite pentru antrenarea

diferitelor tipuri de de retele cu arhitecturi diferite si

algoritmul produs de fiecare a fost aplicat pe alte 24 de

inregistrari pentru a clasifica respondentii si nerespondentii.

- in fiecare experiment a fost inclus un numar diferit de variabile si o proba este divizata aleator in 2 subprobe: - una pentru faza de antrenare;

- alta pentru faza de testare

- in toate experimentele ANN a clasificat corect toti

respondentii (n=5,100%) dar are o rata diferita de

sensibilitate in recunoasterea pacientilor respondenti(72,73%-90,91%).

- acuratetea toatala a prezicerii 77,78%-92,59%.

- modelul cu cea mai buna predictie (n=8) conditioneaza 80% clasificarea exacta a nerespondentilor(4 din 5 cazuri) si 81,82% a respondentilor (18 din 22 de cazuri).

Concluzii finale

- Probele de baza ale medicinei pot fi fara indoiala de

ajutor in luarea deciziilor si propunerilor recente de folosire

diferite modele ANN pot reprezenta un instrument

important in medicina de laborator.

- In acest studiu ANN s-a aplicat unui grup de pacienti

suferinzi de AD si tratati cu inhibitori de donepezil pentru a

vedea efectele clinice ale moleculei.

-Folosirea ANN pare a fi o apropiere promitatoare pentru

clasificarea pacientilor respondenti la donepezil, are o acuratete mai mare decat analiza liniar discriminanta.

-Aceasta apropiere inafara de a fi importanta pentru practicile clinice poate avea implicatii pentru modelul si interpretarea formelor clinice a pacientilor cu AD.

-Principala limitare a acestui studiu este pe un numar mic de subiecti; un studiu multicentral este un progres pentru a defini clinic si biologic caracteristicile prezise pentru un raspuns pozitiv la tratament.